基于背景差分的高铁钢轨表面缺陷图像分割

被引:80
作者
贺振东 [1 ,2 ]
王耀南 [1 ]
刘洁 [2 ]
印峰 [3 ]
机构
[1] 湖南大学电气与信息工程学院
[2] 郑州轻工业学院电气信息工程学院
[3] 湘潭大学信息工程学院
关键词
背景差分; 自适应阈值; 高铁钢轨表面缺陷; 图像分割;
D O I
10.19650/j.cnki.cjsi.2016.03.022
中图分类号
U216.3 [线路检测及设备、检测自动化]; TP391.41 [];
学科分类号
0814 ; 082301 ; 080203 ;
摘要
高铁钢轨表面图像具有光照变化、反射不均、特征少等特点,使得缺陷自动检测极为困难。为了在高速运动过程中,从复杂的钢轨表面图像中分割出缺陷,根据钢轨表面图像具有沿钢轨方向像素值基本不变的特征,建立钢轨表面图像背景模型,提出了基于背景差分的钢轨表面缺陷检测算法,主要包括钢轨区域提取、背景建模差分、阈值分割和图像滤波4个步骤,其主要特点是将视频监控中的背景差分法推广到缺陷图像分割领域,同时借助自适应阈值分割和滤波技术,在一定程度上,解决了铁轨表面缺陷分割过程中图像光照变化、反射不均、特征少等不利因素的影响。实验仿真和现场测试结果均表明,该方法对块状缺陷能很好地识别,召回率和准确率分别达96%和80.1%。
引用
收藏
页码:640 / 649
页数:10
相关论文
共 15 条
[1]   基于空间分布熵的电磁脉冲涡流无损检测方法 [J].
张荣华 ;
刘珊 ;
张牧 ;
刘建旭 ;
王琦 ;
王化祥 .
仪器仪表学报, 2015, 36 (04) :804-811
[2]   超声相控阵检测技术的发展及应用 [J].
靳世久 ;
杨晓霞 ;
陈世利 ;
黄玉秋 ;
郭薇 .
电子测量与仪器学报, 2014, 28 (09) :925-934
[3]   SAR海冰的三维区域MRF图像分割 [J].
姚昆 ;
杨学志 ;
唐益明 ;
郎文辉 .
仪器仪表学报, 2013, 34 (11) :2551-2557
[4]   基于MAR与FCM聚类的声呐图像分割 [J].
郭海涛 ;
刘丽媛 ;
赵亚鑫 ;
徐丰 .
仪器仪表学报, 2013, 34 (10) :2322-2327
[5]   基于FESS的混合模型脑图像分割方法 [J].
连远锋 ;
赵剡 ;
何晖光 ;
陈雪姣 .
仪器仪表学报, 2013, 34 (06) :27-33
[6]   人运动的视觉分析综述 [J].
王亮 ;
胡卫明 ;
谭铁牛 .
计算机学报, 2002, (03) :225-237
[7]   图像分割方法综述 [J].
罗希平 ;
田捷 ;
诸葛婴 ;
王靖 ;
戴汝为 .
模式识别与人工智能, 1999, 12 (03) :300-312
[8]  
现代轨道交通技术与装备[M]. 科学出版社 , 杜彦良, 2012
[9]  
图象分割[M]. 科学出版社 , 章毓晋著, 2001
[10]  
A review on non-destructive evaluation of rails: state-of-the-art and future development[J] . Papaelias, M Ph,Roberts, C,Davis, C L.Proceedings of the Institution of Mechanical Engi . 2008 (F4)